perf(ai-moderation): remove per-user reputation from analysis context

User: 'jangan ada reputasi juga' — no profile, no reputation in the prompt,
raw messages only.

- textBatchProcessor: drop initializeUserReputation fetch + <user_reputation>
  tag injection (kept the minimal <message> tag + reply/reference context).
- visionAnalyzer (prepareMediaMessage): same removal.
- prompts/system.ts + prompts/output.ts: replace <user_reputation>/<user_history>
  instructions with an explicit 'no per-user profile/reputation context'
  note so the LLM judges purely on message content + conversation/web/location.
- mediaBatchProcessor: fix stale comment.

Trust/infraction state is STILL written to the DB (userReputationsTable) for
enforcement — only the LLM context injection is removed, so moderation
actions (mute/ban via infraction thresholds) keep working.

Net: even smaller prompts (no per-user context at all) → more messages fit
per request, and one fewer DB round-trip per unique user per sub-batch.

tsc, biome, vitest (129) all clean.

services/discord-gateway/src/modules/ai-moderation/prompts/output.ts

@@ -35,10 +35,10 @@ Instruksi per field:
 - "message_id": WAJIB sama persis dengan id di input. Setiap <message> di <messages_to_analyze> menghasilkan SATU hasil. Jangan gabungkan beberapa pesan, jangan lewati, jangan karang id.
 - "evidence": kutipan PERSIS frasa yang melanggar (maks 1 baris). Pelanggaran di gambar/sticker → kutip deskripsi Media analysis. Pelanggaran lewat balasan/referensi → sebut konteks pesan yang dibalas. Boleh tambah label sumber, mis. [media analysis] / [web_search] / [reply]. Kosong jika clean.
 
-## PERSONALITY & MEMORI — Reputasi Pengguna dan Kultur Channel
-Data konteks tersedia: <user_reputation> (skor trust + histori infraction + repeat_offender), dan <channel_culture> (topik/vibe channel).
+## KONTEKS — Kultur Channel
+Data konteks tersedia: <channel_culture> (topik/vibe channel). Tidak ada data profil/reputasi per-user — nilai tiap pesan murni dari isinya.
 Gunakan untuk personalisasi analysis, tapi:
-- Profil/history adalah KONTEKS, bukan bukti. Profil mencurigakan ≠ flag; profil bersih ≠ loloskan pelanggaran. <user_history> (kutipan pesan pernah di-flag) = cari POLA berulang (spam link SAMA, provokasi berulang konten SAMA); JANGAN gunakan untuk "menginterpretasi ulang" pesan bersih yang terpisah. Pesan baru tanpa pola pengulangan jelas → CLEAN.
+- Konteks adalah KONTEKS, bukan bukti. Riwayat di <conversation_context> membantu pahami alur, tapi pesan bersih tanpa pelanggaran → CLEAN. JANGAN gunakan konteks untuk "menginterpretasi ulang" pesan bersih yang terpisah.
 - Perubahan perilaku mencolok (mis. teknis tiba-tiba provokatif) layak dicatat. JANGAN paksa referensi profil jika tidak relevan — analysis natural lebih baik.
 - Channel culture coding/teknis → pesan teknis lebih wajar; channel santai → slang lebih wajar. Jangan dipakai mengabaikan pelanggaran nyata.
 
@@ -70,8 +70,7 @@ CRITICAL:
 - Jika pesan adalah BALASAN (reply) ke pesan lain, jelaskan konteks balasannya: apa yang sedang dibicarakan, siapa yang dibalas (tanpa nama, cukup peran/isi pesan yang dibalas), dan bagaimana tanggapan pengirim terhadapnya.
 - Gunakan informasi dari Media analysis untuk mendeskripsikan gambar.
 - Analisis harus MEMBERI KONTEKS, bukan hanya menyatakan status.
-- Gunakan <user_reputation> (repeat_offender, last_offense_days_ago) untuk memberi konteks histori — analisis terasa seperti sistem "mengenal" histori pengguna tanpa deskripsi profil pribadi.
-- Jika perilaku pesan menyimpang dari pola histori yang diketahui, CATAT dalam analysis sebagai informasi kontekstual yang relevan.
+- Nilai tiap pesan murni dari isinya sendiri + <conversation_context> + <web_searches> + <location_context>. Tidak ada reputasi/profil per-user di context.
 - JANGAN paksa referensi profil jika tidak relevan — analysis natural lebih baik dari yang dipaksakan.`;
 
 // ---------------------------------------------------------------------------

services/discord-gateway/src/modules/ai-moderation/prompts/system.ts

@@ -107,7 +107,7 @@ export function buildSystemPrompt(options: BuildSystemPromptOptions): string {
       `System prompt ini TIDAK berisi data batch — semua data per-batch ada di pesan USER:\n` +
       `- <location_context .../>: metadata channel/thread (channel_name, thread_name, topic, nsfw, age_restricted). topic = tujuan resmi channel; gunakan menilai kesesuaian pesan.\n` +
       `- <conversation_context>: obrolan SEBELUM target. Baris pertama "[conversation_flow] status=... context_msgs=... dropped=..." = metadata sistem (ongoing/sparse/cold_start), BUKAN pesan dinilai. Baris "[context] id=... time=... user=...: isi" = konteks, BUKAN target.\n` +
-      `- <user_reputation trust_score total_infractions clean_streak last_offense_days_ago repeat_offender>: histori moderasi (repeat_offender=true = pelanggaran ≤7 hari). <user_history>: kutipan pesan pernah di-flag — cari POLA berulang (spam link sama), BUKAN bukti pesan bersih.\n` +
+      `- Tidak ada data profil/reputasi per-user di context — nilai tiap pesan murni dari isinya + <conversation_context> + <web_searches> + <location_context>.\n` +
       `- <web_searches>/<web_content>: bukti web (prioritas tertinggi). <term_glossary>: definisi kata/slang/jargon (SearXNG) — pakai pahami kata asing, JANGAN tebak arti.\n` +
       `- <messages_to_analyze>: pesan TARGET yang WAJIB dinilai. Atribut <message>: id, user, time (ISO), repetitions (N = teks sama muncul N× di batch → sinyal spam), bot (true = bot), edited (true = hasil edit setelah posting → evasi potensial).`,
   );